Domande taggate «random-forest»

La foresta casuale è un classificatore di apprendimento automatico basato sulla scelta di sottoinsiemi casuali di variabili per ciascun albero e utilizzando l'output dell'albero più frequente come classificazione generale.

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Dimensione proibitiva della foresta casuale quando salvata su disco
Quando salvato su disco usando cPickle: /programming/20662023/save-python-random-forest-model-to-file , la mia foresta casuale è di 6.57 GB. with open('rforest.cpickle', 'wb') as f: cPickle.dump(rforest, f) Voglio usare la foresta stessa per fare previsioni tramite un'API python ospitata su Heroku - ovviamente, la dimensione del file è inaccettabile. Perché la dimensione del file …
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Numero minimo di alberi per il classificatore Foresta casuale
Sto cercando una stima teorica o sperimentale del limite inferiore per il numero di alberi in un classificatore Foresta casuale. Di solito collaudo diverse combinazioni e seleziono quella che (usando la validazione incrociata) fornisce il miglior risultato mediano. Tuttavia, penso che potrebbe esserci un limite inferiore al numero di alberi …
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Differenza tra tf-idf e tf con le foreste casuali
Sto lavorando a un problema di classificazione del testo usando Random Forest come classificatori e un approccio bag-of-word. Sto usando l'implementazione di base di Random Forests (quella presente in scikit), che crea una condizione binaria su una singola variabile ad ogni divisione. Detto questo, c'è una differenza tra l'uso di …
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